作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

欢迎来到第七期《人工智能在电商领域的五大应用场景及未来趋势》专题。人工智能（Artificial Intelligence）一直都是互联网行业的热点话题，电子商务网站的营销活动、商品推荐系统等领域均采用了人工智能技术。因此，对电商运营者来说，如何充分利用人工智能技术提升营销效果，至关重要。

本文将从多个角度出发，总结电商领域的五大应用场景——搜索排序、个性化推荐、商品画像、异常检测、用户画像分析——及其背后的应用挑战与技术进步方向。同时，还会分享未来的发展趋势与关键技术应用。

2.基本概念术语说明

1.搜索排序

搜索排序是电商的基础功能之一。顾客通过搜索引擎检索产品后，商品会被推荐给他们的购物车、下单列表或者个人中心的推荐商品列表中。搜索排序是指根据用户搜索关键字进行相关性匹配，然后对推荐结果进行排序，最终呈现给用户的搜索结果列表。

1.1 基于规则的搜索排序

对于传统的搜索排序算法，如 TF-IDF、BM25 等，这些算法已经非常成熟且已经成为事实上的搜索排序技术。基于规则的搜索排序依据的是人的认知习惯，一般都会选择用户可能更感兴趣的商品。当用户输入关键字时，这些算法一般只考虑当前页面中的搜索结果和历史记录，并不会受到用户行为影响。

1.2 协同过滤

协同过滤也叫用户推荐算法。顾客可以在网上逛商场或购物网站时，选择喜欢某些品牌的商品，网站会推荐其它的商品给这些用户。这种推荐方式基于顾客的共同偏好，有利于促进消费者间的沟通交流和互动，从而提高消费者的忠诚度。